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 "cells": [
  {
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   "id": "2f3d5d56",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 这里是BoudingBox预测"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "517b01fa",
   "metadata": {},
   "source": [
    "这里主要是找到最适合的边界，检测最主要就是用一个框来将你要检测的东西框柱，那么这个框的大小就十分重要了。"
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
   "id": "bc69f734",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<img src=\"./picture/B1.png\" alt=\"Drawing\" style=\"width: 500px;\" align=\"left\"/>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "e4aca394",
   "metadata": {},
   "source": [
    "这里要介绍的是yolo算法，终于学习打YOLO算法了：\n",
    "\n",
    "1.这里首先将上面图所展示的图片进行了一个3 * 3的划分，每一个格子都可以有一个标签，就是前面学习到的y，这里由于有3 * 3个格子，所以训练集的标签是3 * 3 * 8大小\n",
    "\n",
    "2.然后就是对这种图片进行一个卷积，因为我们最开始人为划分的时候是3 * 3的划分，所以最后经过卷积池化之后输出结果也是一个3 * 3 * 8 。\n",
    "\n",
    "3.这里要注意的一点就是，卷积的滤波器可以是随意大小的，加入这个滤波器检测到了物体，那么就会有一个中心点，就像上面红色框中间有一个蓝色的中心点，那么这个中心点所在的框（3 * 3之一）就属于这个框，这个样子就很好的解决了问题，也是YOLO算法的核心。\n",
    "\n",
    "4.这里是将图片分解成3 * 3 的大小，只要这种图片被分割的细致，那么检测的结果也会更加好。\n",
    "\n",
    "这里还是有点懵，后续慢慢学习吧，上面的讲解多多少少都会有些错误"
   ]
  },
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   "id": "3a77716c",
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   "source": [
    "<img src=\"./picture/B2.png\" alt=\"Drawing\" style=\"width: 500px;\" align=\"left\"/>"
   ]
  },
  {
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   "id": "87ce5b4a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "在这里要讲述一下$b_x,bY,b_w$的表达方式：\n",
    "\n",
    "1.原始图像杯分割成了3 * 3 大小，然后这个中心点$b_x,b_y$是介于（0,1）之间的，因为我们规定左上角是（0,0）右下角是（1,1）\n",
    "其中$b_x,b_y$是介于（0,1）之间的。\n",
    "\n",
    "2.这里要注意的是$b_w,b_h$这两个参数是可以大于1的，因为这个检测对象可能横跨多个方框。"
   ]
  },
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   "source": []
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   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": []
  }
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 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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